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En anglais
RÉSUMÉ
Cet article propose une présentation générale de la simulation numérique et de ses usages par les ingénieurs de l’industrie. Simuler consiste à exploiter la modélisation mathématique du monde réel et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, concevoir, prévoir et optimiser. Après avoir exposé différents aspects théoriques et évoqué certaines pratiques industrielles de la simulation numérique, l’article aborde certains de ses enjeux d’innovation (simulations multiphysiques, réduction de modèles, calculs GPU et ordinateur quantique).
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This article gives a general overview on numerical modelling, a technique widely used by engineers from the industry. Simulation is the exploitation of the mathematical modeling and its coupling with the computing power offered by modern computer, in order to understand, design, forecast and optimize. The article highlights various theoretical and practical aspects of computational modelling in the industrial sector and opens to some of the major innovations challenges which may change its practices (e.g. multi-physic modelling, reduced-order modelling, GPU computing and quantum computer).
Auteur(s)
-
Jean-François SIGRIST : Ingénieur-chercheur, journaliste scientifique - Expertise & communication scientifiques (eye-PI) – Tours, France
INTRODUCTION
La simulation numérique est devenue en quelques décennies l’une des techniques les plus utilisées par les ingénieurs de l’industrie. Accompagnant le développement de nouveaux produits, elle concourt également à la démonstration et à l’optimisation de leur performances (par exemple, la réduction de bruit ou de consommation énergétique de moyens de transport terrestres, maritimes ou aériens, l’augmentation de la durée de vie de structures mécaniques ou de composants électroniques, la tenue de constructions à des sollicitations de l’environnement : vent, houle, séisme, etc.).
Dans le secteur industriel au sens large, l’usage de cette technique se généralise : si les grands groupes industriels ont été les premiers à la déployer massivement, elle s’est progressivement diffusée dans des entreprises de plus petites tailles. Elle est également devenue un outil d’aide à la décision, employé dans de nombreux secteurs au-delà de l’industrie (par exemple en agriculture, en sciences fondamentales – comme celles de la Terre et de l’Univers – en météorologie ou climatologie ou encore dans le domaine de la médecine et de la santé, etc.).
L’objectif de cet article est de montrer quels sont les concepts sous-jacents à une simulation, de les illustrer par des exemples concrets et d’évoquer ses pratiques et certains enjeux d’innovation pour ses applications au secteur industriel.
Le lecteur trouvera des références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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KEYWORDS
numerical simulation | data science | computational science
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Enjeux d’innovation
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2. Pratiques et acteurs de la simulation numérique industrielle
2.1 Modeleur, mailleur, solveur
Les outils nécessaires à la mise en œuvre d’une simulation numérique sont en général accessibles au sein d’un même environnement informatique et regroupent trois fonctionnalités principales.
-
Un modeleur associe les lois physiques à une géométrie créée par conception assistée par ordinateur (CAO). Il répertorie les données du modèle (dimensions des pièces représentées, caractéristiques physiques de matériaux utilisés, etc.) et permet de visualiser l’objet étudié en trois dimensions.
-
Un mailleur assure la discrétisation de la pièce étudiée, prélude à son calcul. La qualité du maillage qui résulte de la discrétisation peut influer de façon plus ou moins significative sur le résultat de calcul, selon les phénomènes physiques mis en jeu. Afin de les représenter correctement, il s’avère indispensable d’aller chercher de l’information en différents points qui forment le maillage. Par exemple, pour un écoulement turbulent, il est nécessaire d’utiliser des mailles fines au voisinage d’une paroi, à l’endroit où la vitesse de l’écoulement varie de façon sensible, alors que des mailles plus lâches suffisent à le représenter à grande distance. Des règles de bonnes pratiques, propres à chaque industriel, assurent en général la qualité des résultats. Elles sont issues à la fois de résultats théoriques concernant les méthodes de calcul utilisées et de l’expérience acquise par les ingénieurs les mettant en œuvre. Pour des pièces très complexes, produire un maillage représente plusieurs journées de travail. Les outils se perfectionnent en permanence afin d’alléger cette tâche… sans perdre en qualité.
-
Un solveur réalise les opérations de calcul proprement dites. Elles mettent en œuvre les algorithmes d’assemblage, de stockage et de calcul matriciel représentant l’ensemble des équations à résoudre pour simuler le phénomène étudié.
2.2 Outils commerciaux et open source
Différents outils de simulation peuvent être...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BODIN (F.) - La convergence du calcul scientifique et de l’analyse de données. -
-
(2) - BOUZEGHOUB (M.) et MOSSERI (R.) - Les Big Data à découvert. - CNRS Éditions (2017)
-
(3) - BRIDIER (F.) - Simulation numérique du soudage : application à de grandes structures navales. - 13e colloque AFM Modélisation et Simulation numérique du soudage (2015).
-
(4) - CHACON (J.), VASQUEZ (J.A.), GABBASOF (R.) - Dark matter with N-body simulations, - Cosmology and Nongalactic Astrophysics (2020).
-
(5) - COZE (Y.), KAWSKI (N.), KULKA (T.), SIRE (P.), SOTTOCASA (P.), BLOEM (J.) - Virtual Concept, Real Profit with Digital Manufacturing and Simulation. - Dassault Systèmes & Sogeti (2009).
-
(6) - DUBOIS (G.) - La...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Constructeurs – fournisseurs – distributeurs (liste non exhaustive)
Alice & Bob
Code_Aster
Dwave
Dynameq
Organismes – fédérations – associations (liste non exhaustive)Aristote
https://www.association-aristote.fr
Association française de mécanique
Computational Structural Mechanics Association
http://csma.asso.univ-lorraine.fr/
NAFEMS
Simséo
Teratec
Top500
Documentation en ligne (liste non exhaustive)Sean BAILLY, « Première simulation quantique d’un problème de physique desparticules », Pour la Science, 26 juillet 2016.
Julien BOURDET, « Ordinateur : les promesses de l’aube quantique », Le Journal...
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Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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